本日も、ネットに流れるトピックから個人的に興味を引かれたものを拾っていきます。
Pythonが10年前と比べ重要度が非常に高まっています。恐らく初老の我々にとってのBasicがそうだったように、今の子ども達はPythonでプログラミングの楽しさを感じ、プログラミングにはまっていくのでしょうし、初学者向け言語と言うだけでなく、データー分析、AIはもちろんさまざまなサービスも今ではPythonで構築されています。また。個人的に問題だと思っていたツーリングの問題もuvの登場で劇的に改善されていると感じます。
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プログラミング
Python
Pythonは、その高い可読性と直感的な設計を特徴とし、AI・科学・教育分野で広く使われています。Cの複雑さとシェルスクリプトの限界の間を埋めるために1991年にグイド・ヴァンロッサムが開発しました。Pythonはオープンソースで、開発者フレンドリーなエラーメッセージや豊富なライブラリにより、初心者にも扱いやすい言語として発展。AI分野ではNumPyやPyTorchなどの強力なエコシステムを持ち、LLM時代でも静的型付けの強化は不要とされます。安定性と進化を両立し、多様なバックグラウンドの開発者に支持され続けています。
Python開発環境の再現性を高めるための方法として、Pythonライブラリ管理には高速なRust製パッケージマネージャー「uv」を、その他のツールや依存管理には宣言的で柔軟な「Nix」を活用する提案です。uvはロックファイルでライブラリのバージョンを固定し、Nixは各種ツールやバージョンを一括管理できるため、手軽さと堅牢さを両立した環境構築が可能になります。小〜中規模開発での活用やDockerとの使い分け事例、参考資料も紹介されています。
JavaScript
JavaScriptのほぼ一週間のまとめ。
2025年11月25日のJSer.info #756では、主なJavaScript関連アップデートが紹介されています。webpack v5.103.0がリリースされ、DotenvPlugin/ManifestPluginの追加やimport.meta系機能・CSS Modulesの強化が行われました。Prisma 7.0.0はRust非依存になり型推論や生成先指定の最適化が進みました。Angular 21はSignal FormsやVitestのStable化、アクセシビリティ重視のヘッドレスコンポーネント「Angular Aria」など新機能が追加されています。他にもImmer、Bun、pnpm、Playwrightなどの主要アップデート、React/TypeScript関連のツール・記事も掲載されています。
Git
2024年7月、AWSはCodeCommitの重要度を下げる方針を発表しましたが、利用者からの強い要望を受け、再び一般提供（GA）を再開しました。CodeCommitはAWSの深い統合やセキュリティ機能が強みで、特に規制産業などで多く利用されています。今後はGit LFS対応（2026年Q1予定）やリージョン拡大も進める方針です。現在、料金やSLAは変更なく、新規利用も可能です。AWSは今後も積極的にCodeCommitを改善・強化していくとしています。
Git 3.0では新規リポジトリのデフォルトブランチ名が「main」となり、従来の「master」との設定不要になります。これはGitHubの変更などに続くもので、長年議論されてきました。3.0では他にもSHA-256によるハッシュ化や、macOS・Windows対応のストレージフォーマット改善、Rustの正式導入などが計画されています。リリースは2026年末頃が見込まれています。
「lazygit」は、Gitの操作をターミナル上で視覚的かつ直感的に行えるUIツールです。コマンドラインの難しさやミスを軽減し、初心者から上級者まで利用可能です。Ubuntuなど主要OSでインストールでき、リポジトリの状態表示やファイルのステージング、コミット間の差分表示、対話型rebaseやcherry-pickなど多彩な機能を備えています。キーバインドやカスタムコマンドの登録も可能で、Gitの複雑さを隠し直感的な操作を実現しています。
Antigravity
Google Antigravityは、エージェントファーストの開発プラットフォームで、AIが標準的なコーディング補完ではなく、計画やコーディング、ウェブ閲覧まで自律的に行うエージェントを管理・構築するIDE向けツールです。インストールや主要機能（エージェントマネージャー、エディタ、ブラウザ等）の使い方と、複数のユースケースについて学習できます。個人用GmailアカウントとChromeブラウザが必要で、Mac・Windows・一部Linuxで利用可能です。
SQL
SQLの不等価演算子「<>」と「!=」の違いについて解説した記事です。SQL標準では「<>」のみが定義されており、「!=」はRDBMSごとの独自拡張です。多くのRDBMS（MySQL、PostgreSQL、SQLite、Oracle、SQL Server、IBM Db2）ではどちらも使用可能ですが、PostgreSQLなどでは「!=」は「<>」のエイリアス（同じ意味）として扱われています。コーディング規約に従い使い分ければ問題ありません。
ドキュメント
Markdownは広く使われているものの、技術コンテンツに適していない側面が多いと筆者は指摘しています。Markdownは手軽で可読性が高い一方、構造化情報が不足しており、AIやIDEによる機械的消費や再利用が困難です。同じ「Markdown」でも仕様が異なり、移植性や一貫性に問題が生じます。MDXなどの拡張も本質的には、構造的な表現力への欲求から生まれたものです。
一方、reStructuredTextやAsciiDoc、DocBook、DITAといったより高度なフォーマットは、セマンティックマークアップ（意味的な構造付け）に対応しており、多様な変換や再利用、機械解釈に強みがあります。小規模なドキュメントにはMarkdownで十分ですが、大規模・構造化・多チャンネル配信が必要な場合は、より表現力のあるフォーマットを選ぶべきです。Markdownはアウトプット用としては有用ですが、ソースとして使うと将来的な拡張性や再利用性で足かせになると警告しています。
感想:
まさかのXML復活か。
Unity
Unityの.NETランタイムエンジンが来年から.NET Core化されるようです。
要約:
Unityエンジンの2026年ロードマップでは、次世代バージョン「Unity 6」を中心に、グラフィック性能の向上やプラットフォーム対応の拡充、ツール群の充実など大規模なアップデートが発表されました。品質保証体制が強化され、社内外のパートナーと連携した生産環境での機能検証が徹底されます。開発者向けには、データ収集と診断機能が標準搭載され、より迅速な不具合検知と修正が可能になりました。
パッケージ管理では署名機能や著者認証が導入され、セキュアな拡張性を実現。エディターのカスタマイズ、検索性能の向上、マルチプレイヤー対応やネットワーク管理機能も強化され、ECS（エンティティコンポーネントシステム）やCoreCLR（.NET最新VM）の段階的な統合が進みます。AIエージェントがプロジェクトをサポートし、効率的な開発体験を提供。
Switch 2や新世代XR端末への「Day One」対応、HTTP2/gRPC標準化など最新の技術動向にも対応。ライブサービス運用ではインゲーム経済管理やアプリ内課金を標準化し、統合ダッシュボードによる経済指標の一元管理、セグメント配信やリリース管理機能も拡充。これらにより、開発・展開・運用をトータルに支援し、未来のゲーム開発の土台を築くロードマップとなっています。
MySQL
MySQLの「DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP」は、テーブルのカラム更新時に自動的に現在時刻を記録できる便利な機能です。例えば、created_atやupdated_atのような作成・更新日時を管理する目的でよく使われます。本記事ではMySQL 8.4を検証環境に、docker composeでセットアップし、item_countテーブルでこの機能の挙動を確認しています。INSERT時はcreated_atとupdated_atに自動的に時刻が入り、UPDATE時はupdated_atのみ自動更新され、created_atはそのままです。複数カラムへの設定や、マイクロ秒対応のTIMESTAMP型指定も可能ですが、DEFAULT値やON UPDATE句の指定ミスによるエラーには注意が必要です。また、ORMとの連携では意図せずUPDATEが発生する場合もあるので注意が必要です。created_atやupdated_atを正しく記録することでデータの信頼性向上や証跡にも役立つので、運用に合わせて積極的に活用しましょう。
エージェンティックコーディング・仕様駆動開発
gitのaliasを設定し、コマンド「git aicommit」でClaudeに英語のコミットメッセージを自動生成させる方法を紹介。生成後、エディタで編集可能です。
本記事は、AIモデル（Gemini 3.0、Claude、Codex、GPT5.1など）の仕様書駆動開発における性能比較を行った検証レポートです。仕様書作成は「Cursor＋Gemini3.0」が最良、実装面では「Codex」が最も高評価となりました。仕様書評価ではClaudeが包括的で日本語も読みやすかった一方、実装の正確性ではGemini仕様書が優れていました。検証結果は、仕様書作成にはGemini、実装にはCodexが最適という結論ですが、あくまで個人プロジェクトの一例であり、今後のアップデートで変化する可能性があります。
AI
Anthropic
AnthropicのClaude Developer Platformでは、AIエージェントの高度なツール利用を実現する3つの新機能が追加されました。1つ目は「Tool Search Tool」で、全てのツール定義を事前に読み込むのではなく、必要なツールのみを会話中に検索・動的に読み込むことで、コンテキスト消費を大幅に削減できます。2つ目は「Programmatic Tool Calling」で、ツールの逐次呼び出しではなく、コード（主にPython）を使った並列実行や中間データ処理によって効率的かつ精度よく複雑な業務フローが実現できます。3つ目は「Tool Use Examples」で、JSON Schemaだけでは表現しきれない具体的な使い方やパラメータ指定例を定義し、エージェントがより正確にAPIを呼び出すことを促します。これらの機能は、ツール群が多い場合や複雑な業務処理に特に有効で、業務効率・精度・実行速度の向上にも貢献します。今後、さらに多様な業務にAIエージェントを適用するための礎となるでしょう。
Google DeepMindのCTOであるKoray Kavukcuoglu氏が、Gemini 3モデルの発表を起点に、AGI（汎用人工知能）への取り組みやAI研究の最前線について語っています。彼は、研究とプロダクトの両軸からAIの進化を促進し、実世界で使われることの重要性とユーザーからのフィードバックの価値を強調しました。特にGemini 3では、指示理解力や多言語対応、ツール連携・エージェント的機能などが成長領域となっており、コード生成やツール呼び出しの展開も進化しています。
GoogleのAIプロダクト開発は数千人規模のグローバルな協働体制で実施され、イノベーションの継続が成否の鍵だと述べました。また、研究室内の理論だけでなく、実際にユーザーが使うプロダクトへの統合と現場からのリアルな課題発見が重要とされています。安全性・倫理面への配慮や大規模チームでの開発体制、エンジニアリング・マインドセットによる堅牢で現実的なAI構築の姿勢も詳しく紹介されています。
最後に、これまでDeepMindで積み上げてきた研究・チーム文化の変遷をふりかえりながら、今後もGoogle全体と協力しつつ、人類に役立つ革新的なAI技術を実装し続ける姿勢が示されています。
Gemini 3向けAPIのアップデートが発表されました。主な変更点として、「thinking_level」パラメータにより思考深度を調整可能になり、画像・動画入力に対する「media_resolution」制御が強化されました。また、モデル内部の推論過程を示す「Thought Signature」をAPIコール間で利用する仕組みが導入され、エージェント的ワークフローの精度向上が期待できます。他にもGoogle検索やURLコンテキストを組み合わせた構造化出力機能や検索料金体系の変更も行われています。Gemini 3 Proを使った最適な活用方法も紹介されています。
Microsoft
Anthropicの新モデルClaude Opus 4.5がMicrosoft Foundryで公開プレビュー開始。高精度なエージェント型AIとして、コーディングやツール連携、オフィス業務自動化などが強化。Azure利用者は容易に統合、運用でき、安全性やコスト面も向上しています。
Microsoft Foundry Agent Serviceの「Memory」機能は、エージェントが会話を通じて得たユーザーの情報や履歴を長期的に保存・活用し、よりパーソナルで文脈を踏まえた応答を可能にします。これにより、毎回同じ質問を繰り返すことなく、高品質なユーザー体験を提供できます。APIやSDKを用いた簡単な導入と高い拡張性、効率的なメモリーの抽出・統合・検索が特徴です。品質評価も厳格に行われており、開発者はニーズに合わせて柔軟に運用やカスタマイズができます。
Microsoftは「Azure Content Understanding」の一般提供（GA）を発表しました。プレビュー期間中、コンサルや医療など多様な業界で導入が進み、ユーザーフィードバックをもとに製品が強化されました。GAリリースにより、モデル選択の柔軟性や本番運用の信頼性、対応地域の拡大、シナリオの多様化が実現します。
主な特長として、Foundryモデルとの簡易連携、RAG（検索拡張生成）特化のプリビルド分析ツール、高精度なレイアウト解析（表・図・チャート抽出）、ドメイン別アナライザー（金融・契約・ID認証など）が揃っています。これにより、文章・画像・音声・動画も含む多様なデータから構造化情報を抽出し、検索やエージェント活用に適した形式で提供します。
また、Azure AI SearchやFoundry IQと統合されており、複雑な文書の自動分割と最適なアナライザーの自動振り分け、信頼度スコア付与、処理コストやレイテンシの削減など、実業務に即した細かな機能を備えています。KPMGやDataSnipperなど大手企業も監査や文書処理に利用を開始し、生産性向上を実現しています。新たな書類処理やエージェント基盤のスタート地点として推奨されるサービスとなりました。
Microsoft Foundry Agent Serviceの「マルチエージェントワークフロー」が発表されました。従来の単一エージェントでは対応しきれない複雑な業務を、複数エージェント・ツール・データソースを組み合わせて、視覚的またはYAMLで柔軟に構築・管理できます。Visual Studio CodeやFoundryポータルとの連携で開発効率を高め、エンドツーエンドの可観測性により信頼性・ガバナンスを強化。企業の現場で安全かつ効率的なAI業務自動化を推進する新しい基盤となっています。
Meta
Metaが「Meta AI」を日本でも提供開始。これはInstagramやFacebook、Messenger、WhatsAppで利用できるAIアシスタントで、10億人以上が月間利用。質問回答、画像生成、宿題サポート、会話の盛り上げなど多様な用途に対応している。
GitHub Copilot
GitHubはAIエージェントのセキュリティ強化を目指し、独自の「エージェンティック・セキュリティ原則」を策定しています。主なリスクは「データ漏洩」「権限混同・なりすまし」「プロンプトインジェクション」の3つです。対策として、①すべてのコンテキストを可視化、②外部アクセスをファイアウォール制御、③機密情報へのアクセス制限、④不可逆な変更の防止（人間による承認必須）、⑤操作履歴の明確化、⑥許可されたユーザーのみ情報収集を徹底しています。これにより、CopilotなどのAIエージェントが安全かつ信頼できる形で運用できるよう設計されています。
AWS
2025年11月17日週のAWS「週刊生成AI」では、re:Invent 2025直前情報や国内企業の生成AI活用事例（三遠ネオフェニックスの自動レポート、NTT西日本の営業AI、ANAシステムズのコード支援）を紹介。Kiro Week特集ではチーム開発・CLI・セキュリティ・ペアプログラミング・シェルスクリプト活用の実践ガイドを連載。さらに、SageMakerノートブックAIエージェント、Bedrockのモデル拡張や新ティア、EC2の新GPUインスタンス、PollyのAI TTSなど23件のサービスアップデートも掲載されています。
LangChain
Anthropicが提唱する「エージェントスキル」は、SKILL.mdや関連ファイルをフォルダにまとめる形式で、エージェントがタスクごとに柔軟にスキルを読み込み活用します。LangChainではdeepagents-CLIにこのスキル機能を追加し、ユーザーが公開スキル集から容易に利用できるようにしています。スキルは文脈効率と認知負荷の削減に強みがあり、従来の多数のツール利用を不要とし、エージェントがファイルシステムやシェル操作で多様なアクションを実行可能となっています。さらに、スキルは共有・拡張・連携がしやすく、継続的学習にも寄与します。
OpenAI
JetBrainsは、世界中の約1,500万人のプロフェッショナルエンジニアが利用している開発ツールの提供企業であり、Kotlin（Android公式言語）なども開発しています。近年はGPT-5をはじめOpenAIの技術を社内外のツールに統合し、AIによるコーディング補助や設計支援を強化しています。単なる自動化ではなく、開発者が設計や判断など本質的なスキルに集中できるよう支援する方針です。安全性やメンテナンス性にも配慮し、AIはリプレースではなく人間の「深い作業」や品質向上を目指す「ハイブリッド型」のワークフローを推進しています。
論文・その他
本記事は、認知科学の観点からLLM（大規模言語モデル）の推論プロセスを分析し、人間との決定的な違いを明らかにしています。LLMは高度なプログラミングができる一方で、条件変更による簡単な問題で躓く「ちぐはぐさ」が現れることがあります。これは、LLMが本当に「考えている」のか、膨大なデータを「暗記」しているだけなのか区別できていないためです。従来は答えの正誤ばかりが重視され、「思考のプロセス」自体の評価が不足していました。認知科学では推論を複数の認知機能の組み合わせと捉え、レゴブロックで遊ぶ子供のように「目的設定」「分解」「修正」、といった組み立ての過程が発生します。本記事はLLMのブラックボックス化した思考プロセスを人間の「認知の仕組み」として分析し、LLMの本当の論理性に迫ります。この違いを理解することで、モデルの推論性能を最大60%向上させる手法も開発されています。
クラウド
Azure
AWS
2025年11月17日週のAWS主なアップデートは、MWAAのサーバーレスデプロイ導入、EC2のSQL Server HA構成ライセンス費用削減、CloudFrontのウェブ配信・セキュリティ定額プラン開始、複数組織の請求管理Billing Transfer、Savings PlansとReserved Instancesのグループ共有開始、CloudFrontのTLS 1.3サポート、S3属性ベースアクセス制御、Bedrock推論サービスTier追加、Lambda新テナント分離モード、Redshift照合順序無視SUPER型サポート、EC2にSQL Server 2025イメージ提供開始など。来週はre:Invent開催が予定されています。
エンジニア
AIとお仕事
AI導入による人員削減は一時的な支出削減をもたらしますが、長期的には企業の成長に不可欠な人材育成の機会や中間管理職を担う人材パイプラインの断絶を招き、逆効果となるリスクがあります。若年層の雇用減少や重要なスキル獲得の困難も懸念されており、企業はAI活用と人材育成が両立するワークフローの再構築が必要です。また、AIと人が協働しながら成長できるスキルや仕組みづくり、社会的なチェック体制も求められています。